Принятие решений в условиях нечеткой информации. Павлов А.Н - 46 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

46
2. НЕЧЕТКИЕ МЕРЫ И ИНТЕГРАЛ В МОДЕЛЯХ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.1. Классификация мер неопределенности
В современных условиях учет факторов неопределенности и непол-
ноты информации является неотъемлемой принадлежностью сложных
технических систем. Причем традиционный путь учета факторов нео-
пределенности на основе вероятностного и статистического моделиро-
вания зачастую оказывается неадекватным решаемым задачам и при-
вести к неверным результатам.
Указанные ситуации на практике характеризуются:
– неполнотой или отсутствием знаний о поведении отдельных входя-
щих в систему элементов и подсистем, а также взаимосвязей между
ними;
– ограниченной возможностью экспериментального исследования
процессов управления техническими средствами, а также необоснован-
но высокой стоимостью экспериментов, не позволяющей получить дос-
таточную статистическую информацию о наиболее важных характери-
стиках системы;
– многоцелевым, многокритериальным, многофункциональным ха-
рактером задач управления технических средств в сложных иерархи-
ческих структурах;
– качественными оценками условий функционирования сложных тех-
нических систем;
– во многих случаях человек (эксперт, группа экспертов) представ-
ляет собой единственный источник сведений о разрабатываемых бло-
ках, подсистемах управления и системы в целом.
Во всех перечисленных случаях возникает необходимость поиска
иных, отличающихся от традиционных, путей решения проблемы нео-
пределенности. При этом необходимо отметить, что указанные причи-
ны отражают объективно недостаточную информированность лица, при-
нимающего решение (ЛПР), о возможных количественных значениях

Страницы